Pythonで画像処理をしていて、オーバーフローの警告が出ているのですが、解決策がわかりません。

Pythonで画像処理をしています。二値化処理をしたくて、判別分析法を用いて閾値を決めたのですが、その計算の中でオーバーフローの警告が出ます。
使用しているライブラリはOpencvとnumpyです。

警告が出るのは下の一行です。

python
1s = n1 * n2 * (mu1 - mu2) ** 2

RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars

全体のコード

Python
1#-*- coding:utf-8 -*-
2import cv2
3import numpy as np
4
5img1= cv2.imread('元画像')
6
7
8# 大津の手法
9def threshold_otsu(gray, min_value=0, max_value=255):
10
11    # ヒストグラムの算出
12    hist = [np.sum(gray == i) for i in range(256)]
13
14    s_max = (0,-10)
15
16    for th in range(256):
17        
18        # クラス1とクラス2の画素数を計算
19        n1 = sum(hist[:th])
20        n2 = sum(hist[th:])
21        
22        # クラス1とクラス2の画素値の平均を計算
23        if n1 == 0 : mu1 = 0
24        else : mu1 = sum([i * hist[i] for i in range(0,th)]) / n1   
25        if n2 == 0 : mu2 = 0
26        else : mu2 = sum([i * hist[i] for i in range(th, 256)]) / n2
27
28        # クラス間分散の分子を計算
29        s = n1 * n2 * (mu1 - mu2) ** 2
30
31        # クラス間分散の分子が最大のとき、クラス間分散の分子と閾値を記録
32        if s > s_max[1]:
33            s_max = (th, s)
34    
35    # クラス間分散が最大のときの閾値を取得
36    t = s_max[0]
37
38    # 算出した閾値で二値化処理
39    gray[gray < t] = min_value
40    gray[gray >= t] = max_value
41
42    return gray
43
44
45
46# グレースケール変換
47gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
48
49# 方法1（NumPyで実装）
50th = threshold_otsu(gray)
51
52# 結果を出力
53imwrite("変換後画像", th)
54
55
56cv2.namedWindow('window')
57cv2.imshow('window',th)
58cv2.waitKey(0)
59cv2.destroyAllWindows()
60